10 najlepszych dużych modeli językowych (LLM) w 2025 roku

Modele językowe (LLM) rozpoznają wzorce tekstu podobne do ludzkich, tłumaczą języki, przewidują wyniki tekstowe i niezależnie generują spójną i kontekstowo odpowiednią zawartość.

Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić komunikację, zautomatyzować tworzenie zawartości, czy też uzyskać wgląd w ogromne ilości danych tekstowych, LLM automatyzują powtarzalne zadania.

Na rynku dostępnych jest jednak wiele rozwiązań LLM firm OpenAI, Meta, Microsoft, Google i innych. Każdy LLM ma różne funkcje i wiele przypadków użycia, co utrudnia wybór odpowiedniego modelu.

Zebraliśmy 10 dużych modeli językowych, aby pomóc Ci wybrać najlepszy dla Twoich potrzeb biznesowych. Przyjrzyjmy się ich funkcjom, korzyściom i limitom.

Czego należy szukać w dużych modelach językowych?

Wybierając duży model językowy do zadań przetwarzania języka naturalnego, wybierz taki, który jest zgodny z Twoim zakresem i celami strategicznymi. Oto kluczowe funkcje, którymi należy się kierować przy wyborze:

• Kompatybilność integracji: Modele fundamentalne muszą być kompatybilne z istniejącym stosem technologii, takim jak CRM, ERP lub niestandardowe aplikacje. Bezproblemowa kompatybilność zapewnia usprawnienie procesów i przepływu danych bez konieczności wprowadzania drastycznych modyfikacji
• Łatwość użycia: LLM powinien być łatwy w użyciu dla różnych członków Teams z różną wiedzą techniczną. Powinien mieć intuicyjny interfejs z zasobami, które mogą zmniejszyć krzywą uczenia się
• Skalowalność: Model powinien być w stanie obsłużyć ogromne ilości danych szkoleniowych bez spadku wydajności
• Wsparcie językowe: LLM powinien mieć możliwość obsługi wielu języków i dialektów w celu skalowania operacji Business w różnych lokalizacjach geograficznych
• Efektywność kosztowa: Całkowity koszt własności, w tym koszty początkowe, konserwacji i aktualizacji, powinien być dostosowany do budżetu
• Niestandardowość: Modele powinny być dostosowane do potrzeb danego Businessu
• Prywatność danych: Model powinien mieć zaawansowane funkcje bezpieczeństwa i prywatności danych, aby chronić osobiste i poufne informacje biznesowe

10 najlepszych dużych modeli językowych do wykorzystania w 2024 roku

1. GPT-4

via ChatGPT GPT-4 to najnowsza iteracja serii generatywnych, wstępnie wytrenowanych, opartych na transformatorach modeli językowych OpenAI. Generuje odpowiedzi podobne do ludzkich na podstawie proste podpowiedzi tekstowe i przetwarzanie języka naturalnego.

GPT-4 to wszechstronne AI narzędzie, które może wykonywać techniczne i kreatywne zadania, takie jak komponowanie piosenek, generowanie podsumowań i przygotowywanie raportów biznesowych. Użytkownicy mogą również dodawać obrazy do klasyfikacji i generować podpisy.

Narzędzie może napisać do 25 000 słów, dzięki czemu nadaje się do tworzenia długich formatów zawartości.

GPT-4 najlepsze funkcje

• Automatyzacja tworzenia zawartości, streszczania, tłumaczenia, generowania pomysłów, kodowania, obsługi klienta i innych zadań
• Jednoczesne przetwarzanie tekstu i obrazów
• Tworzenie frameworków dla innych aplikacji lub chatbotów dzięki kompatybilności międzyplatformowej i integracji API
• Generowanie zawartości wolnej od szkodliwych uprzedzeń dzięki udoskonalonym metodom szkoleniowym

Limity GPT-4

• Czasami może udzielać tendencyjnych odpowiedzi
• GPT-4 czasami dostarcza niedokładnych danych, zwłaszcza związanych z najnowszymi trendami i wydarzeniami
• Integracja może być złożona, ponieważ wymaga znacznej infrastruktury IT i wiedzy specjalistycznej

Ceny GPT-4

• Niestandardowy cennik

GPT-4 oceny i recenzje

• G2: 4,5/5 (ponad 30 recenzji)
• Capterra: 4.7/5 (ponad 15 recenzji)

2. PaLM

Via Google Research PaLM (Pathways Language Model), opracowany przez Google, jest znaczącym krokiem naprzód w technologiach AI i przetwarzania języka naturalnego. Jest on szkolony na różnorodnych zbiorach danych i z łatwością radzi sobie ze złożonymi zadaniami rozumowania, takimi jak kodowanie, klasyfikacja i tłumaczenie.

PaLM 2, ulepszona wersja PaLM, może być wykorzystywana do badań i zintegrowana z aplikacjami produktowymi.

Najlepsze funkcje PaLM

• Dokładniejsze wykonywanie zniuansowanych zadań dzięki wyjątkowym możliwościom PaLM w zakresie rozumienia języka
• Bardziej elastyczne i wydajne skalowanie dzięki PaLM (zbudowanemu na systemie Google Pathways) bez konieczności stosowania modeli specyficznych dla zadania
• Zmniejszenie złożoności operacyjnej i zakończenie wielu zadań jednocześnie dzięki pojedynczej instancji modelu PaLM
• Wykorzystanie jego doskonałych zdolności rozumowania w scenariuszach wymagających logicznej dedukcji, rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji

Limity PaLM

• Podobnie jak inne duże modele, PaLM wymaga znacznych zasobów obliczeniowych do szkolenia i wnioskowania, co stanowi barierę dla mniejszych podmiotów lub indywidualnych programistów
• Integracja PaLM ze starszymi wersjami technologii może być trudna i wymaga znacznego wysiłku rozwojowego
• Będąc nowszym i wysoce zaawansowanym modelem, dostępność PaLM jest ograniczona do organizacji posiadających infrastrukturę i budżet na wsparcie jego wdrożenia

Ceny PaLM

Ceny niestandardowe

Oceny i recenzje PaLM

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

Czytaj także: Najlepsze generatywne narzędzia AI dla zespołów DevOps

3. BERT

via Google Research BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model uczenia maszynowego (ML) do przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowany przez Google.

Jest to dwukierunkowy (może analizować tekst zarówno z lewej, jak i prawej strony) i nienadzorowany algorytm reprezentacji języka, który może analizować duże ilości zbiorów danych i łatwo trenować modele uczenia maszynowego.

BERT można wykorzystać do zadań NLP, takich jak tłumaczenie, klasyfikacja zdań i analiza nastrojów.

Najlepsze funkcje BERT

• Trenowanie modelu uczenia maszynowego na danych tekstowych
• BERT pozwala uzyskać lepsze wyniki kontekstowe, ponieważ wykorzystuje dwukierunkową reprezentację kontekstu. Przetwarza tekst od prawej do lewej i od lewej do prawej, interpretując go na podstawie wszystkich otaczających słów
• Wszechstronne zadania wykonywane przez BERT, w tym analiza nastrojów, rozpoznawanie encji nazwanych i odpowiadanie na pytania
• Dostosuj go za pomocą tylko jednej dodatkowej warstwy wyjściowej, aby stworzyć najnowocześniejsze modele dla różnych zadań. Znacząco skraca to czas i zasoby wymagane do uczenia modeli
• Korzystaj z wielojęzycznej wersji, która zapewnia wsparcie dla 104 języków, dzięki czemu znajduje zastosowanie w globalnych aplikacjach, w których wymagane jest przetwarzanie w wielu językach

Limity BERT

• BERT jest kosztowny obliczeniowo ze względu na swój rozmiar i złożoność. Wymaga zasobów GPU do szkolenia i wnioskowania, tworząc wyzwania integracyjne dla organizacji o limitowanej infrastrukturze technicznej
• Pomimo dwukierunkowości, zrozumienie BERT jest ograniczone do 512 tokenów w oknie kontekstowym
• Jego starsza wersja zostanie wycofana po 31 stycznia 2025 r

Ceny BERT

• BERT jest oprogramowaniem typu open source i jest dostępny bezpłatnie na licencji Apache 2.0.

Oceny i recenzje BERT

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

4. Claude

via Claude.ai Claude to innowacyjny duży model językowy opracowany i wyszkolony przez Anthropic przy użyciu Constitutional AI. Jest znany z tego, że skupia się na etycznym AI, które jest bezpieczne, dokładne i pewne podczas generowania ludzkiego języka.

Jego zdolność do dostarczania kontekstowo odpowiednich odpowiedzi sprawia, że Claude nadaje się do treningu konwersacyjnego Aplikacje AI .

Claude może wykonywać zaawansowane zadania rozumowania wykraczające poza rozpoznawanie wzorców lub generowanie tekstów. Może również transkrybować i analizować odręczne notatki, zdjęcia i statyczne obrazy. Jego inne możliwości obejmują generowanie kodu i przetwarzanie wielojęzyczne.

Claude najlepsze funkcje

• Claude 3 przetwarza około 30 stron tekstu na sekundę. Potrafi czytać skomplikowane prace badawcze lub duże umowy szybciej niż jego odpowiedniki
• Łatwa integracja Claude z istniejącym stosem technicznym bez głębokiej wiedzy technicznej
• Zapewnienie spójnego tonu i stylu w interakcjach z klientami dzięki konwersacyjnej AI z Claude
• Używaj Claude do wyodrębniania informacji z e-maili biznesowych lub podsumowywania odpowiedzi z ankiet

Limity Claude

• Claude używa tylko języka angielskiego, co ogranicza jego zastosowanie na rynkach globalnych
• W Claude nie można tworzyć tekstów i obrazów
• Chociaż Claude został przeszkolony na ogromnych danych, czasami generował niedokładne odpowiedzi

Ceny Claude

• Business and Scale: Niestandardowy cennik
• Free: 0
• Pro: 20 USD za osobę miesięcznie
• Teams: 30 USD za osobę miesięcznie (minimum 5 osób)

Claude oceny i recenzje

• G2: 4.7/5 (20+ recenzji)
• Capterra: 4.8/5 (4 recenzje)

Szukasz wsparcia w kodowaniu? Oto lista najlepszych narzędzi AI do analizy konkurencji

5. Falcon

via Falcon Falcon to model językowy stworzony przez Technology Innovation Institute. Został opracowany dla różnych złożonych zadań przetwarzania języka naturalnego i przeszkolony przy użyciu 40 miliardów parametrów i jednego biliona tokenów.

Falcon integruje najnowsze osiągnięcia w dziedzinie AI w celu poprawy rozumienia i generowania języka.

Najlepsze funkcje Falcon

• Generowanie spójnego, kontekstowego tekstu, który ściśle naśladuje ludzki styl pisania dzięki Falcon
• Do zrobienia szybszego dekodowania przy minimalnym pogorszeniu jakości dzięki zdolności Falcona do zmniejszenia przepustowości pamięci
• Wdrażanie rozwiązań NLP na rynkach globalnych dzięki możliwości wsparcia wielu języków przez Falcon

Limity Falcon

• Wymaga znacznych zasobów obliczeniowych do optymalnego działania, co zmniejsza jego dostępność dla mniejszych organizacji z limitem infrastruktury IT
• Integracja Falcon z istniejącymi systemami może być wymagająca technicznie

Falcon ceny

• Niestandardowy cennik

Falcon oceny i recenzje

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

6. ERNIE

via ERNIE ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration), opracowany przez Baidu, integruje ustrukturyzowane grafy wiedzy z treningiem modelu językowego, zwiększając jego zrozumienie złożonych kontekstów.

ERNIE może przetwarzać i rozumieć język poprzez bezpośredni kontekst i integrację zewnętrznych struktur wiedzy. Może kontynuować naukę i dostosowywać się po początkowym szkoleniu, pozwalając na ulepszenia w miarę upływu czasu, gdy jest narażony na nowe dane.

Najlepsze funkcje Ernie

• Wykorzystanie w aplikacjach wymagających wielojęzycznego rozumienia, ponieważ Ernie wspiera wiele języków
• Wykonywanie szerokiego spektrum zadań NLP, w tym analizy nastrojów, klasyfikacji tekstów i innych, dzięki wzbogaconemu szkoleniu ERNIE z grafami wiedzy

Ograniczenia Ernie

• Integracja ERNIE z istniejącymi systemami, zwłaszcza tymi, które nie są jeszcze gotowe na AI, stanowi wyzwanie
• Jego wstępne szkolenie w zakresie określonych grafów wiedzy może ograniczać jego skuteczność lub przydatność w niszowych branżach

Ceny Ernie

• Niestandardowy cennik

Oceny i recenzje Ernie

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

7. Cohere

przez

Cohere

Cohere to platforma AI dla przedsiębiorstw, która pomaga firmom zintegrować GenerativeAI z ich codziennymi procesami, takimi jak wyszukiwanie dokumentów, odkrywanie i wyszukiwanie w ponad 100 językach.

Umożliwia organizacjom rozwój modelu GenerativeAI od weryfikacji koncepcji do sceny produkcyjnej, pomagając im budować skalowalne i wydajne aplikacje AI.

Najlepsze funkcje Cohere

• Cohere wyróżnia się przyjaznym dla użytkownika API, dzięki czemu jest dostępny nawet dla osób z limitem wiedzy technicznej
• Cohere oferuje doskonałą skalowalność, obsługując firmy każdej wielkości, od startupów po duże Enterprise
• Cohere pozwala użytkownikom dostosowywać modele do ich własnych danych, umożliwiając bardziej spersonalizowane i dokładne odpowiedzi dostosowane do konkretnych potrzeb i kontekstów biznesowych
• Firma kładzie nacisk na etyczny rozwój AI, zapewniając przejrzystość w sposobie szkolenia modeli

Limity Cohere

• Podobnie jak w przypadku wielu modeli AI, wydajność Cohere zależy w dużej mierze od jakości danych szkoleniowych
• Chociaż Cohere jest dostępny, jego koszt może szybko wzrosnąć dla użytkowników o dużym wolumenie
• Mimo rozszerzenia, wsparcie Cohere dla języków innych niż angielski nie jest tak szerokie, jak w przypadku niektórych innych modeli

Ceny Cohere

• **Free
• Domyślny model
  • Komenda R+: Wejście: $3/1M tokenów; Wyjście: $15/1M tokenów
  • Komenda R: Wejście: $0.5/1M Tokenów; Wyjście: $1.5/1M tokenów
• Dokładnie dostrojony model
  • Komenda R: Wejście: $2/1M tokenów; Wyjście: $4/1M tokenów; Trening: $8/1M tokenów

Oceny i recenzje Cohere

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

8. Gemini

przez Gemini AI Gemini (dawniej Bard) firmy Google to duży model językowy, który obsługuje różne złożone zadania przetwarzania języka naturalnego. Jest znany z wszechstronności i wysokiej wydajności, ponieważ ma na celu dostarczenie zaawansowanych możliwości AI w wielu dziedzinach.

Model został wytrenowany na rozszerzonym zbiorze danych, co pozwala mu rozumieć i generować tekst z wysoką dokładnością i wrażliwością na kontekst. Gemini jest zoptymalizowany pod kątem aplikacji działających w czasie rzeczywistym, dostarczając szybkich odpowiedzi niezbędnych dla botów obsługi klienta, tłumaczeń w czasie rzeczywistym i innych interaktywnych aplikacji.

Najlepsze funkcje Gemini

• Wykonywanie zadań NLP, w tym generowanie tekstów, analiza nastrojów, podsumowywanie i tłumaczenie językowe
• Precyzyjne dostrajanie Gemini do określonych zestawów danych, co pozwala na większe niestandardowe dostosowanie do niszowych wymagań lub konkretnych potrzeb biznesowych

Limity Gemini

• Integracja Gemini z istniejącymi systemami oprogramowania może być złożona i wymagać specjalistycznej wiedzy technicznej
• Gemini wspiera wiele języków, ale jego wydajność może się znacznie różnić w zależności od języka
• Nie może generować obrazów

Ceny Gemini

• **Free
• Pay-as-you-go: Wejście: $7/1M tokenów; Wyjście: $21/1M tokenów

Gemini oceny i recenzje

• G2: 4.5/5 (ponad 100 recenzji)
• Capterra: Niedostępne

Chcesz więcej takich gier? Sprawdź najlepsze narzędzia AI dla programistów

9. LlaMA

via LlaMA LlaMA (Large Language Model Meta AI), firmy Meta, została stworzona głównie z myślą o programistach i badaczach, aby ułatwić wprowadzanie innowacji. Może jednak wykonywać również inne złożone zadania, takie jak tłumaczenie i generowanie dialogów.

Tworzy również kody i język naturalny o kodzie na podstawie podpowiedzi.

Najlepsze funkcje LlaMA

• Wykonywanie zadań NLP, takich jak generowanie tekstu, rozumienie, streszczanie i tłumaczenie
• Zbudowany jako duży model językowy (LLM) o otwartym kodzie źródłowym, przeznaczony dla programistów, badaczy i firm do tworzenia, eksperymentowania i odpowiedzialnego skalowania swoich generatywnych pomysłów AI
• Generowanie kodu i podpowiedzi w języku naturalnym za pomocą Llama

Limity LLaMA

• Wygenerowanie odpowiedzi zajmuje 30-120 sekund, co jest opóźnieniem w porównaniu z innymi narzędziami
• Ustawienie i niestandardowe dostosowanie LLaMA, szczególnie do konkretnych lub zaawansowanych zastosowań, może wymagać znacznej wiedzy technicznej w zakresie uczenia maszynowego i NLP
• Dostępność gotowych do użycia, wstępnie wytrenowanych modeli może być ograniczona, co zwiększa wysiłek potrzebny do rozpoczęcia pracy

Ceny LLaMA

• Free lub otwarty dostęp dla naukowców

LLaMA oceny i recenzje

• G2: Niedostępne
• Capterra: 4.0/5 (1 opinia)

10. Orca

via Orca Microsoft opracował Orca dla małych modeli językowych (~10B parametrów lub mniej). Opiera się na samodoskonaleniu i metodologii opartej na sprzężeniu zwrotnym.

Orca tworzy syntetyczne dane do szkolenia małych modeli, dostarczając im lepsze możliwości rozumowania i niestandardowe zachowania.

Najlepsze funkcje Orca

• Wykorzystaj Orca do podsumowywania tekstów i złożonych zadań związanych z odpowiadaniem na pytania
• Zapewnienie mniejszym modelom językowym ulepszonego rozumowania, ponieważ Orca naśladuje procesy rozumowania większych modeli z dostrajaniem objaśnień
• Wstępne uczenie na różnych źródłach danych z różnych dziedzin, od prawa i medycyny po rozrywkę i finanse
• Precyzyjne dostrajanie Orca na określonych zestawach danych, co pozwala modelowi dostosować się do unikalnych potrzeb branżowych lub specjalistycznych aplikacji
• Wykorzystanie nowszych algorytmów, które optymalizują moc obliczeniową, zmniejszając zużycie energii zwykle związane z uruchamianiem dużych modeli językowych, czyniąc je bardziej zrównoważonymi i opłacalnymi

Limity Orca

• Orca wymaga znacznych zasobów obliczeniowych dla optymalnej wydajności, szczególnie w środowiskach o dużej ilości danych
• Integracja Orca z istniejącymi systemami może być złożonym procesem wymagającym specjalistycznej wiedzy technicznej, zwłaszcza w systemach, które nie są jeszcze wyposażone w AI
• Możliwości Orca w rzadziej używanych językach są ograniczone

Ceny Orca

• Doradztwo: 1325 USD miesięcznie (umowa na 3 miesiące)
• Subskrypcja LLM: ponad 2 200 USD miesięcznie (umowa na 12 miesięcy)
• Enterprise: $27 500+ miesięcznie (z elastycznym połączeniem usług)

Oceny i recenzje Orca

• G2: Niedostępne
• Capterra: Niedostępne

Jeśli jesteś zagubiony w terminologii AI, użyj ostateczny glosariusz AI

Inne narzędzia AI do generowania zawartości: ClickUp Twoją drogą do kreatywności i wydajności

Podczas gdy te duże modele językowe mogą automatyzować złożone zadania, wiele z nich ma wysokie koszty integracji i złożony interfejs, co utrudnia efektywne korzystanie z narzędzi.

Możesz wypróbować inne proste i intuicyjne narzędzia Narzędzia AI takich jak ClickUp do automatyzacji analizy danych, generowania zawartości i innych zadań biznesowych, bez żadnych kłopotów.

Nie uwzględniliśmy ClickUp na powyższej liście, ponieważ nie może on wykonywać skomplikowanych zadań przetwarzania języka naturalnego. Jednakże, jego Zestaw narzędzi opartych na AI automatyzuje powtarzalne zadania biznesowe, takie jak generowanie zawartości lub raportowanie, za pomocą podpowiedzi generowanych przez AI.

Użycie ClickUp Brain , integracja AI, aby natychmiast odpowiedzieć na wszystkie zapytania dotyczące pracy. Umożliwia automatyzację powtarzalnych zadań, autouzupełnianie danych, zarządzanie zadaniami i przypisywanie podzadań. Można go również używać jako asystenta AI do generowania zawartości lub przygotowywania szybkich odpowiedzi, sprawdzania pisowni i tworzenia transkrypcji.

zautomatyzuj i usprawnij zarządzanie projektami, planowanie projektów i ogólny cykl pracy dzięki ClickUp Brain

ClickUp Brain najlepsze funkcje

• Zredukuj pracę ręczną dzięki ClickUp AI, który automatyzuje powtarzalne zadania, takie jak planowanie, ustawienie przypomnień i aktualizowanie statusów zadań
• Uzyskaj szybkie i dokładne odpowiedzi z Zadań, Dokumentów i połączonych obszarów roboczych dziękiClickUp Brain
  • Identyfikuj trendy, wyniki projektów i optymalizuj zasoby dzięki zaawansowanej analizie danych
• Zintegruj ClickUp Brain z istniejącym oprogramowaniemZadania ClickUp iDokumenty ClickUpdla płynnego zarządzania projektami

Limity ClickUp AI

• Ustawienie i maksymalizacja jej możliwości może wymagać krzywej uczenia się
• Ograniczenie do danych i zadań zarządzanych w ramach platformy ClickUp

Cennik ClickUp AI

• Free Forever
• Unlimited: $7/miesiąc za użytkownika
• Business: $12/miesiąc na użytkownika
• Enterprise: Kontakt w sprawie cen
• ClickUpAI: Dodaj do dowolnego płatnego planu za 5 USD za członka miesięcznie

ClickUp AI oceny i recenzje

• G2: 4,7/5 (ponad 9 400 recenzji)
• Capterra: 4.7/5 (ponad 4000 recenzji)

Automatyzacja zadań z ClickUp

Modele uczenia się języków ułatwiają tworzenie zawartości, komunikację i tłumaczenie, ale wymagają dużej mocy obliczeniowej i dużych inwestycji, szczególnie w przypadku zadań na poziomie Enterprise.

ClickUp oferuje przyjazne dla użytkownika narzędzia do automatyzacji zadań biznesowych i usprawnienia cyklu pracy. Integracja z AI, ClickUp Brain, generuje zawartość, podsumowuje raportowanie i automatyzuje zarządzanie zadaniami w celu poprawy wydajności organizacji. Zarejestruj się w ClickUp za darmo aby zwiększyć wydajność i skalowalność!